ty -jour a2 -Haber，Rodolfo E. Au -Ni，Jianjun au -Gong，Tao Au -Gu，Yafei au -Zhu -jinxiu au -fan au -xinnan py -2020 da -2020/02/10 ti-单眼视觉机器人SP -7490840 VL -2020 AB基于残留网络的语义同时定位和映射方法 - 机器人同时定位和映射（SLAM）是机器人领域中非常重要且有用的技术。但是，由传统视觉大量方法构建的环境图包含很少的语义信息，无法满足复杂应用的需求。语义地图可以有效地处理这个问题，这已成为研究热点。本文提出了改进的基于单眼视觉机器人的基于深层的残留网络（RESNET-）语义大满贯方法。在建议的方法中，提出了基于特征点的改进的图像匹配算法，以增强算法的抗干扰能力。然后，在SLAM系统的前端模块中采用了可靠的特征点提取方法，该方法可以有效地降低相机跟踪损耗的可能性。此外，在视觉大满贯系统中引入了改进的钥匙框架插入方法，以增强机器人转动和移动过程中系统的稳定性。此外，提出了改进的重新系统模型来提取环境的语义信息，以完成环境语义图的构建。最后，进行了各种实验，结果表明该方法有效。 SN - 1687-5265 UR - https://doi.org/10.1155/2020/7490840 DO - 10.1155/2020/7490840 JF - Computational Intelligence and Neuroscience PB - Hindawi KW - ER -